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将神经网络张量化涉及将其部分或全部密集权重矩阵重塑为高阶张量，并利用低秩张量网络分解进行近似。这项技术已展现出作为大规模神经网络模型压缩策略的潜力。然而，尽管实证结果令人鼓舞，张量化神经网络（TNNs）在主流深度学习中仍未得到充分利用。在这篇立场论文中，该研究团队从潜力和当前局限两个维度对TNNs进行了剖析，认为其代表了一个强大但尚未充分探索的深度学习框架——值得工程界和理论界给予更多关注。除压缩优势外，该工作着重强调了TNNs作为具有独特缩放特性和增强可解释性的灵活架构体系的价值。TNNs的核心特征是存在键合索引，这些索引引入了传统网络所没有的新潜在空间。这些内部表征可能为理解跨层级特征演化提供更深层洞见，有望推动机制可解释性研究。最后，研究人员提出了若干关键研究方向，旨在克服TNNs在现代深度学习工作流中规模化应用的实际障碍。